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基于数据生成模型的仿真样本点插补方法
1
作者
何玉林
陈佳琪
+2 位作者
徐贺鹏
黄哲学
尹剑飞
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1948-1964,共17页
为解决插补的仿真样本点与真实样本点概率分布不一致的问题,提出了基于数据生成模型的仿真样本点插补方法。基于高斯混合模型构建真实样本点的数据生成模型,其对应的高斯混合模型构件数通过多模型融合的策略确定;利用在真实样本点上获...
为解决插补的仿真样本点与真实样本点概率分布不一致的问题,提出了基于数据生成模型的仿真样本点插补方法。基于高斯混合模型构建真实样本点的数据生成模型,其对应的高斯混合模型构件数通过多模型融合的策略确定;利用在真实样本点上获得的数据生成模型插补所需的仿真样本点,其中数据生成模型的构件以及构件权重用于控制仿真样本点的生成方式。在20个多模多维混合分布上对新方法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明,与随机样本点插补、合成少类过采样技术及其两种最新的变体等4种方法相比,本文方法能够获得更具概率分布一致性的仿真样本点,证实该方法是一种合理的仿真样本点插补方法。
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关键词
仿真样本点插补
数据生成模型
高斯混合模型
合成少类过采样技术
概率分布一致
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职称材料
题名
基于数据生成模型的仿真样本点插补方法
1
作者
何玉林
陈佳琪
徐贺鹏
黄哲学
尹剑飞
机构
人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
深圳大学计算机与软件学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1948-1964,共17页
基金
国家自然科学基金面上项目(61972261)
深圳市基础研究重点项目(JCYJ20220818100205012)
深圳市基础研究项目(JCYJ20210324093609026)。
文摘
为解决插补的仿真样本点与真实样本点概率分布不一致的问题,提出了基于数据生成模型的仿真样本点插补方法。基于高斯混合模型构建真实样本点的数据生成模型,其对应的高斯混合模型构件数通过多模型融合的策略确定;利用在真实样本点上获得的数据生成模型插补所需的仿真样本点,其中数据生成模型的构件以及构件权重用于控制仿真样本点的生成方式。在20个多模多维混合分布上对新方法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明,与随机样本点插补、合成少类过采样技术及其两种最新的变体等4种方法相比,本文方法能够获得更具概率分布一致性的仿真样本点,证实该方法是一种合理的仿真样本点插补方法。
关键词
仿真样本点插补
数据生成模型
高斯混合模型
合成少类过采样技术
概率分布一致
Keywords
synthetic sample imputation
data generation model
Gaussian mixture model
synthetic minority over-sampling technique
probability distribution consistency
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于数据生成模型的仿真样本点插补方法
何玉林
陈佳琪
徐贺鹏
黄哲学
尹剑飞
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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